精准数据营销方案_精准数据营销方案怎么写

精准数据营销方案_精准数据营销方案怎么写

       在下面的时间里，我会通过一些例子和解释详细回答大家关于精准数据营销方案的问题。关于精准数据营销方案的讨论，我们正式开始。

1.大数据精准营销的价值和方法

2.如何利用大数据来增加客户粘性从而做到精准营销？

3.实现大数据营销的方式有哪些？

4.利用大数据分析法，企业如何做到精准营销

5.如何利用数据挖掘算法进行精准营销？

大数据精准营销的价值和方法

       大数据精准营销的价值和方法

       大数据营销价值：

       随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。

大数据营销关键问题：问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do?

       大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。

问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？

       当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？

问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？

       营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。

问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？

       企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。

大数据营销系统组成：

       基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。

       网舟科技大数据营销项目的解决方案主体为：数据整合营销平台

       营销管理平台中心有一个通用的工作流引擎，以及创新生动的用户界面。它具有高度自动化的特点，基于角色的协作，工作流工具使营销上很容易定义流程规划和管理预算、资源和内容，细分客户，定义规则和机制，创建和重建模板，执行活动，捕捉反应，定义领导流程和结果分析。营销商根据需求动态的格式化内容协调所有营销过程与跨越多渠道的用户交互，而视觉框架使这一切变得更直观。

大数据精准营销实现方式：

       通过一个表达式构建器、原始SQL、或通过预定的过滤器进行构造。即可以基于一个无限数量的隐式或显式条件下，利用底层营销数据：包括历史客户交易、人口统计、模型评分、营销历史以及浏览行为等实时变量，进行细分和决策规则的配置。支持Offer（针对不同特点客户所要提供的营销内容、素材等的供给物）与渠道(网站、手机应用、邮件短信等)的关联配置。数据营销后台可对各触点的推送offer中的推送规则、推送内容进行定义，还可实现多渠道、多波次的营销定义，并负责精准营销的推荐实施。

       以上是小编为大家分享的关于大数据精准营销的价值和方法的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

如何利用大数据来增加客户粘性从而做到精准营销？

       不论哪一个行业，找客户或做营销，都应该清楚获客与营销的本质是什么？它很简单，即精准的实现人与人的连接，而不是人与平台、人与广告和人与搜索引擎。

举个例子：

       一个传统行业的企业产品，它的的客户群体为全国各地养殖厂。

       该企业把广告布局在搜索引擎、把广告布局在软件平台和把广告投放到高速公路，有一点“寻人启事”的味道，它成本高且不精准。

       

       目标客户人群，不一定到我们布局的软件平台、高速公路和搜索引擎上去，或者人群去过以后，也不一定看得见，它充满不确定性。

高精准获客步骤：

       1、按照人与人连接的思维，我们可以直接找到全国82万家养殖厂的联系信息，通过注册时间、行业分类、省份地域、注册资金和知识产权等多维度筛选后，最终找到与产品高度匹配的养殖厂信息，如图1所示。

       2、导出筛选好的数据，导入电话机器人，设置机器人上下班、午休和工作时间，如图2。

       3、真人录制产品推销话术，并上传各类情况话术，实现问什么答什么。并配置A类、B类、C类客户自动推送功能，如图3。

       4、完成配置，起点启动运行，实现自动工作。

实现大数据营销的方式有哪些？

       1、针对性营销大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映**、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。

       2、社交化营销人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。

       3、数据平台如何做到精准营销，从而增加客户粘性，这无疑是要有一个强大的数据平台做后盾，依靠大数据平台，类似多云数据，这样的数据平台为支点，进行客户需求的引导性作用，不断加强互联网+的实际应用，达到从大数据中快速获取客户的购买欲望及购买需求。

       4、信用风险评估银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。

       5、欺诈风险管理信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。

       6、提升客户体验银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。

       7、需求分析和产品创新大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。

       8、运营效率提升大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。9、决策支持大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。

利用大数据分析法，企业如何做到精准营销

       实现大数据营销的方式有哪些？精准营销简单地说就是利用现代化的信息技术手段来实现个性化营销的活动，需要建立在精准定位和分析基础之上，运营商精准营销可以从以下几个方面进行。首先，大数据精准营销要解决的首要问题是数据整合汇聚。运营商目前运用大数据实现精准营销的一个重要挑战是数据的碎片化，即信息化系统各自为政。在许多信息化系统中，数据散落在互不连通的数据库中，相应的数据处理技术也存在于不同部门中，如何将这些孤立错位的数据库打通、互联、交换和共享，并且实现技术共享，才能够最大化大数据价值，实现精准营销。为此，运营商首先要构建大数据交换共享平台，整合共享各信息化系统的数据，汇集用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户其他数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征、运营和营销的效果;另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘分析，实现以用户为中心的数据有效汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据汇集，为用户提供更加准确的服务和营销策略。其次，建立系统化的大数据可视化关联分析系统。通过三维表现技术来展示复杂的大数据分析结果，支持多种异构数据源接入包括互联网与运营商本身海量数据外，还可以支持第三方接口数据、文本文件数据、传统数据库(如Oracle、SqlServer、MySQL等)数据、网页数据等数据源;支持数据可视化分析、数据挖掘运算法、预测性分析、语义引擎、高质量的数据管理等。借助人脑的视觉思维能力，通过挖掘数据之间重要的关联关系将若干关联性的可视化数据进行汇总处理，揭示出大量数据中隐含的规律和发展趋势，进一步提高大数据对精准营销的预测支撑能力。如在美国的沃尔玛大卖场，当收银员扫描完顾客所选购的商品后，POS机上会显示出一些附加信息，然后售货员会友好提醒顾客：“我们商场刚进两三种配酒佳料，并正在促销，位于D5货架上，您要购买吗?”这时，顾客也许会惊讶地说：“啊，谢谢你，我正想要，刚才一直没找到，那我现在再去买。”这就是沃尔玛在大数据系统支持下实现“顾问式营销”的一个实例。因为大数据系统早就算计好了，如果顾客的购物车中有不少啤酒、红酒和沙拉，则有80%的可能需要买配酒小菜、作料。而提供这一决策分析支持的就是其位于美国一个庞大的、通过卫星与全球所有卖场实时连通的企业级数据仓库。第三，将大数据交换共享平台和现有的CRM系统打通。以前的CRM系统，只能促使分析报告回答“发生了什么事”，现在让CRM系统结合大数据平台，可以被用来回答“为什么会发生这种事”，而且一些关联数据库还可以预言“将要发生什么事”，从而能判断“用户想要什么事发生”。对用户的需求进行细分，促使营销服务要做到精准分析、精准筛选、精准投递等要求。第四，利用用户的各种社交工具实现精确营销和用户维系，可以利用关联分析等相关技术对用户社交信息进行分析，通过挖掘用户的社交关系、所在群体来提高用户的保有率，实现交叉销售和向上销售，基于社会影响和社交变化对目标用户进行细分，营销人员可识别社交网络中的“头羊”、跟随者以及其他成员，通过定义基于角色的变量，识别目标用户群中最有挖掘潜力的用户。第五，对用户市场进行细分。这是运营商实现精准化营销的基础，不同于传统的市场划分，精准营销开展的市场细分要求根据用户的消费习惯、需求、行为规律等进行分析研究，然后据此进行市场细分，这就要求必须收集客户的显性和隐性方面的信息数据，利用大数据分析挖掘工具深入分析，绘制完整的用户视图，然后进行深层次的挖掘分析，定位目标市场，才能为运营商精准化营销提供依据。第六，根据大数据挖掘分析的用户需求信息，进行产品或服务的量身定做。通过大数据精准营销缩短运营商与用户的沟通距离，实现一对一的精准化、个性化营销。随着移动互联网、大数据等技术的进步，运营商和用户的交流沟通更加个性化、虚拟化、网络化，沟通技巧也变得更加柔和，大数据精准化营销使得沟通变为直线最短距离，加强了沟通的效果。营销方式从海量业务广播式推送，过渡到一对一以用户体验为中心的业务精准实施。一对一精准营销面向用户在某一刻、以适合的价格，推送最需要的业务。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容、营销活动等，基于跨渠道触发式的营销，运营商在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销过程进行全程跟踪，从而不断优化营销策略。最后，要以客户为导向重组市场营销流程，对市场营销全过程实施跟踪监管。传统的市场营销流程主要是以产品为中心，对市场的反应速度较慢，而且没有对市场营销活动的结果反馈进行改进，因而难以形成一个闭环。大数据时代的精准化营销，以客户为中心，从客户的需求着手，进行深入的洞察和分析，然后结合运营商自身的业务、品牌等进行市场营销活动的策划。在市场营销活动的过程中，还要根据市场变化、竞争对手的反应及用户反馈情况等内容及时调整营销策略。同时，在市场营销活动开展一段时间后，要根据活动反馈结果适时做一些归纳和总结，以便为下一个阶段市场营销活动策划打好基础。总之，未来对市场的争夺就是对客户资源的争夺，运营商如果能够有效利用自己手中大量的大数据资源，充分运用各种数据挖掘分析技术实现精准化的营销，就能深入挖掘新的市场价值，轻松应对任务重压，实现自身营销环节的优化演进，达到收入倍增的目的。

如何利用数据挖掘算法进行精准营销？

       大数据最大的价值不是事后分析，而是事前预测。在当今社会下，互联网移动数据在迅猛发展，用户的一些活动会在网络中以数据的形式呈现，这将会为企业带来极大的商业利益。一方面，消费者的个性化需求不断显现，为企业带来了很大的利用价值;另一方面，企业对消费者的特征偏好不再陌生，将利用互联网背后下的消费数据，挖掘这些数据背后的真正价值。现代社会中的大多数企业，已深深的感受到大数据可以做到精准营销，并可以为其所带来较大的商业价值，并不断思考如何能将这些数据进行有效整合和充分利用，准确地分析用户的特征和偏好，了解用户真正的需求，挖掘产品的潜在价值，帮助企业找到最精准的用户，实现市场营销的精准化、场景化，进而做到精准营销。

       案例解读：对于电信运营商来说，按服务对象的不同，大数据的应用可分为两种：对内应用和对外应用。典型对内应用包括内部经营分析应用、网络优化、客户精准营销等，例如通过适当分离存量和增量用户，分析不同群体用户的特征和偏好，提高用户转化率和提升存量客户的价值。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，特别之处在于结合了机器算法推荐。通过顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型，从而做到一对一营销。

       大数据的好处：试举一个示例：如果你想要搜集一个200份有效问卷，普通的方法就是发放。但是你需要发放多长时间呢？这个过程是否较为复杂？通常情况下，按照发问卷、填写问卷、回收问卷、统计问卷这个思路的话，时间大约需要一个月。这样既浪费时间，又耽误工作。但现在不一样了，通过使用大数据分析法，只要3小时就可以轻松完成这个过程。那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据可以轻松得出某位先生通常会在哪个时间段内打开邮件，然而就会在那个时间段给他实时发送，这样既节约时间，又提高准确性。这些都是数据细分受众的好处。

       那么企业到底如何应用大数据做到精准营销呢？

       （1）运用大数据分析法，分析用户的行为

       通过积累数据，才能更加准确的分析出你的新老用户的喜好和消费习惯。虽然过去大多数企业都会说顾客就是上帝，要以顾客为中心，想顾客所想，做客户想做，但是如何真正做到这个口号呢？目前就可以应用大数据分析法，分析客户的基本需求，这其实就是利用大数据进行营销的前提。

       （2）运用大数据分析法，营销信息精准推送

       企业如何才能将一些营销的信息准确推送给真正需求的用户呢？这就需要大数据分析法。那么现在企业真正做到精准营销还比较难，因为缺少了详细且海量的数据，缺少了对数据详细的分析，自然就不能够做到真正的精准，而现在通过运用大数据分析法，分析客户的真正需求，使营销广告能更精准的推送给用户。

       （3）运用大数据分析法，营销活动投其所好

       有了精准营销，那么企业如何做到将营销互动推送给客户呢？首先，企业需要明确的知道自己的产品主要倾向于什么样的客户。如果企业在活动之前对受众客户的需求有了解，清楚的知道用户对产品的需求，那么生产出的产品就一定能够投其所好。现在社会，无论是线上还是线下的产品，都可以运用大数据分析法，通过不同渠道了解客户信息，从而在产品的营销中做到投其所好。

       （4）运用大数据分析法，筛选重点客户

       在众多的用户中，到底哪些是重点客户呢？相信这样的问题是大多数企业都想了解的。现在通过使用大数据分析法，就可以了解这类问题。通过大数据的分析，企业能够筛选出有价值的重点客户。针对这类重点客户，进行精准营销，对目标用户进行多角度的分析，帮助企业更加了解消费者的特点。

       数据挖掘，已成为各大公司的必备职位，针对顾客行为和购买历史等进行数据整合、分析挖掘，达到精准定位营销的目的。但数据挖掘并不是简单的数据采编，更多需要一些算法技巧，比如我们做数据挖掘会采用分类算法、聚类算法、关联规则等。下面 大圣众包威客平台 我就这三种算法详细介绍下，如何实现精准营销。

       分类算法：

        我们做电商平台，用户留存是很重要的一部分，但顾客流失走向我们是无法控制的，只能通过预测，这时就需要运用到分类模型。分类算法属于预测性模型，根据过去数据、分析来预测将来一段时间的行为过程。分类学习方法所使用的数据集称为训练集，训练集中每一个个体都有明确的类别，通过训练集中的数据表现出来的特征，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。其优点是容易理解、预测准确度高。分类算法有logistic回归，神经网络、贝叶斯分类器、SVM等算法。

        分类算法实际应用案例：

        比如高尔夫球场，这个跟天气情况关系密切，因为前期的数据分析，得出天气是否晴朗，气温如何，湿度如何、风力如何都会影响到打高尔夫球场的人，因此，作为一个高尔夫球场的运营人员便可以根据分类模型，去构建决策树，不同的天气因素，决定是否开放等。

        聚类算法：

        说完分类算法，谈谈聚类，聚类算法主要是按照样本、数据自身的属性去归类，用数学方法根据相似性或差异性指标，定量确定样本亲疏关系。聚类有Kmeas，Two-step

        聚类算法实际应用案例：

        电商公司想要新进一批高端服装，但究竟进什么款式等，这需要根据消费群体特征来分类，首先需要从上一年的数据，查看顾客购买行为、消费额、购买时间等通过聚类方法进行分类，找出每类群体的特征，然后根据这类群体进行相应的推送，而不是广撒网模式。

        关联规则：

        关联分析是从大量数据中发现样本之间有趣的关联和关系，从而为用户推送。关联分析主要用“支持度”(support)和“置性度”(confidence)两个概念衡量事物之间的关联规则。关联规则A->B的支持度support=P(AB)，指的是事件A和事件B同时发生的概率。置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A),指的是发生事件A的基础上发生事件B的概率。这有点像我们高中的概率学。

        我们常见的电商平台，“为你推荐”、“购买该产品的用户还购买了”等都属于关联分析，其依据就是通过分析之前购买产品的顾客的购物篮分析，分析顾客的购买习惯，可以帮助零售商制定营销策略。

        数据挖掘不是简单的数据整合，采集，更多是根据用户的行为习惯，深入分析用户的意图，了解背后的动机，才能给予企业决策，更好服务营销。

        原文地址： /articles/a-146.html

       好了，关于“精准数据营销方案”的话题就讲到这里了。希望大家能够对“精准数据营销方案”有更深入的了解，并且从我的回答中得到一些启示。